特斯拉fsd芯片制程-特斯拉 fsd芯片

1. 汽车行业报告，大众特斯拉抢占电子电气架构高位，未来谁能称雄？
2. 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技发布华山二号，PK特斯拉FSD
3. 特斯拉的FSD不依赖高精度地图，代码全部重写后表现够出色吗？
4. 特斯拉偷偷减配，不只中国有，加拿大用户也中招了

文/田忠朝

在自动驾驶量产应用上，特斯拉为何能遥遥领先？很多人认为是其强大的软件算法，其实软件算法固然重要，但拥有强大计算能力的感知和决策芯片也必不可少。

在过去PC时代，顶尖的芯片技术一直被英特尔、AMD这样的国外巨头垄断，直到移动通信时代随着华为、紫光展锐的崛起，国内才开始有了与苹果、高通相抗衡的芯片企业。

那么在自动驾驶芯片领域，我们与国外又有多少差距呢？

国外自动驾驶芯片处于什么水平？

目前国外自动驾驶芯片真正进入大规模量产车市场的也就三家：

英伟达

产品注重算力，但同时功耗也大，因此曾被马斯克调侃“性能一样的耗电更高，耗电差不多的性能弱鸡”。

这也直接让伤了面子的老黄决定不再挤牙膏，从橱柜里掏出了?其Drive?X?Orin新产品以及Ampere?架构旗舰产品Nvidia?EGX?A100芯片，这应该是目前世界上最高效的深度学习芯片，7nm制程工艺，算力624TOPS，功耗400W。

基于这枚芯片，英伟达造出了目前世界上算力最强的自动驾驶芯片方案——Drive?X?Robotaxi，算力?2000TOPS，但功耗高达800W，它的出现显然是冲着未来L5全自动驾驶秀肌肉的。

所以目前英伟达的主要实用产品还是Xier，从小鹏?P7?到沃尔沃、奔驰、丰田的一些车型都在使用。另外如小马智行在美国的电动车队用的是英伟达?Pegasus，用于训练高等级自动驾驶汽车。

Mobileye

芯片产品算力不强但走实用路线，主要用于摄像头的数据感知，而并非中央域处理器。所以在早期的L2驾驶车型市场占主流地位，包括小鹏G3、蔚来ES6/ES?8、广汽新能源Aion?LX都用了Eye?Q4芯片，算力?2.5TOPS，功耗?3W。

但随着自动驾驶等级的提升，中央域处理器的作用越来越大，Mobileye的产品就开始有点力不从心而被边缘化，虽然被英特尔收购后称会使用英特尔的?7?nm工艺“打磨”EyeQ5，但Eye?Q5算力依然只有24TOPS，功耗10W，它在自动驾驶解决方案中只能作为感知芯片处理图像等信息，无法进入“中央”决策层。

特斯拉

先后用过Mobileye、英伟达的芯片，后来嫌弃它们性能跟不上发展，从2016年开始自研芯片。

2019年4月份特斯拉FSD（Full?Self?Driving全自动驾驶）芯片正式以量产的形式发布，被马斯克誉为“世界上最好的芯片”，算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W，就目前来说，确实是量产车最好用的自动驾驶芯片。

再来说说国内三家主流芯片企业发展程度

黑芝麻

近日，这家科技创业公司发布了公司成立四年来最重磅的产品，两款自动驾驶感知芯片华山二号A1000和A1000L（Lite）。

其中A1000使用台积电16nm工艺制造，算力40-70TOPS，功耗8-10W，从性能来看，它对标的将是特斯拉FSD和英伟达Xier芯片。但是从能效比来说，A1000优势更明显。

特斯拉FSD算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W；英伟达Xier算力30TOPS，功耗30W，能耗比1TOPS/W。而华山二号A1000单芯片能效比超过6TOPS/W?,双芯片叠加组成的域控制器能效比也超过5TOPS/W。

而且它的自由组合度极高，根据黑芝麻给出的计算平台方案，?

单颗A1000L芯片适用于低等级级ADAS驾驶；

单颗A1000芯片适用于L2+自动驾驶；

双A1000芯片互联组成的域控制器可支持L3级别自动驾驶；

四颗A1000芯片叠加可用于未来L4级别自动驾驶。

虽然用于L3/L4的方案看起来有点夸张，但从官方这介绍来看不可否认，这款芯片符合AEC?Q-100、单芯片ASIL?B、系统ASIL?D汽车功能安全要求，应该是目前极少符合以上所有安全标准的国产车规级芯片，也是目前能支持L3及以上级别自动驾驶的最强国产芯片。

寒武纪

前身是中国科学院计算技术研究所下，应该是最早进入大家视线的芯片公司，但该公司更专注于人工智能领域，早在2016年就发布了首款商用深度学习处理器寒武纪1A。

同时还有两款用于人工智能芯片IP授权的产品Cambricon-1M和Cambricon-1H，用于手机或者汽车终端上的人脸识别、指纹识别、障碍物识别、路标识别等应用加速。

此外寒武纪也发布了两款用于边缘计算（指在靠近智能设备（终端）或数据源头（云端）的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。）的人工智能加速卡，思元220和思元270，在边缘计算中起着提高数据安全、降低处理延时以及优化带宽利用的作用。

性能上思元270满血版（F4）算力达到128TOPS，功耗70-150W，与早期的英伟达Tesla?T4计算卡（算力130TOPS，功耗75W）性能相近，但该卡定位是为桌面环境提供数据中心级人工智能计算力，简而言之就是为台式机配的高性能人工智能加速卡。

地平线

由前百度深度学习研究院常务副院长余凯于2015年创立的，专注于自动驾驶与人工智能芯片。

相比大多数注重硬件算力的芯片公司，地平线更注重以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案，简单来说就像安卓机与苹果的区别，安卓手机更追求硬件性能，软件系统由不同厂商自己匹配；而苹果手机硬件和软件系统是一体设计的。

在产品方面，地平线目前拥有用于边缘人工智能的征程二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用于自动驾驶中对车辆、行人和道路环境等目标的感知，类似MobileyeQ系列芯片。

此外是用于AIoT边缘计算的旭日二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用于智能家居、智慧城市、智能安防、工业机器人等应用领域。

当然，地平线也推出了基于征程芯片的自动驾驶解决方案——Matrix，其中Matrix二代拥有16TOPS的等效算力，可用于摄像头等传感器的数据感知和融合。预计今年将发布的Matrix三代，将拥有192TOPS的算力，功耗48W，可以竞争特斯拉FSD芯片。

最后

我们整理了目前一些主要芯片参数性能，可以看出，国内自动驾驶芯片在超前研发方面可能与国外老牌企业还有一定差距，但是在同一起跑时间点上大家的差距并不大，例如黑芝麻芯片产品在性能和功耗上已经可以与特斯拉掰手腕了。

可以预见，未来自动驾驶技术必然是各国竞争的高地，而自主可控的芯片技术对于增强我国自动驾驶行业整体实力来说将会有很大的帮助。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

汽车行业报告，大众特斯拉抢占电子电气架构高位，未来谁能称雄？

1、Autopilot?的进化历程

2014?年?10?月，特斯拉为用户带来了新的科技大礼包?Autopliot（Hardware?1.0）。

当时，这套系统在官方语境下是为半自动驾驶与自动泊车等功能而生的，全自动驾驶并非其奋斗目标。

特斯拉曾在官方博客上表示：「新的软硬件并不是冲着自动驾驶而来，因为想实现这项功能还为时尚早。」

一年以后（2015?年?10?月），特斯拉正式向用户推送?V7.0?版本更新，Autopilot?的完整功能终于正式开启。

到了?2016?年，特斯拉的迭代脚步再次向前，推出了?Hardware?2.0，特斯拉也开始引入「增强版?Autopilot」的字眼。

同时?Musk?宣称，新的特斯拉市售车型将出厂标配?Hardware?2.0，这套硬件的传感器与算力完全能胜任未来的全自动驾驶。

2017?年?4?月，特斯拉再一次进行了硬件迭代，这次问世的是?Hardware?2.5。说实话，这次取名?Hardware?2.5?其实有点吹牛的意味，因为它其实更像?Hardware?2.1。

这套新硬件增加了算力与冗余，可靠性略有提升。不过，整套硬件还是缺了一块英伟达的?Pascal?GPU。

在这之后，Hardware?2.5?一用就是两年时间。

到了?2019?年?4?月特斯拉举办的投资日上，特斯拉终于推出了性能暴增的自研版?FSD?芯片，而这套新硬件（Hardware?3.0）与全自动驾驶密不可分。

需要注意的是，此前购买过特斯拉全自动驾驶套装的老用户都可以免费升级新的?FSD?芯片。

2、Autopilot?的的核心功能

2015?年?10?月进入?Autopilot?1.0?时代后，特斯拉获得了以下功能：

Autosteer：车道保持功能TACC：交通感知巡航控制（其实就是自适应巡航）自动刹车：紧急避撞可视化：区分大卡车、轿车、摩托车与行人自动并线自动泊车自动大灯：可自动调节高度召唤功能

2016?年?10?月，Hardware?2.0?落地，Autopilot?也进入?2.0?时代。

除了?1.0?时代的核心功能外，Autopilot?2.0?将「召唤功能」升级为「智能召唤」，并且还加入了?Nigate?on?Autopilot（NoA）功能——这让用户在上下匝道时能省不少心。

至于?2017?年更新的?Hardware?2.5，除了可靠性和冗余，并没有新增什么核心功能。

2019?年?4?月?FSD?芯片问世，特斯拉进入?Autopilot?3.0?时代。

相比此前的硬件，Hardware?3.0?最引人注目的就是算力，它是支撑全自动驾驶的必要条件。

从功能角度来看，除了原有功能，Autopilot?3.0?新增了增强型可视化。当然，最重要的还是未来通过推送升级的全自动驾驶功能。

根据特斯拉网站介绍，Hardware?3.0?明年就能帮车主识别并对交通信号灯或停止标识做出反应，同时在城市道路实现自动驾驶。

而最近的消息是，根据美国车主的反馈，目前?Autopilot?已经具备了交通信号灯和停车标志自动检测功。

这一次推出的红绿灯和停车标志识别功能与自动停车功能，或将进一步提高?Autopilot?的安全性。

3、Autopilot?系统上搭载传感器的演进过程

在?Hardware?1.0?时代，特斯拉的车只搭载了?1?颗前视摄像头，不过博世的雷达、360?度传感器和?GPS?等都是标配，负责数据计算的则是?Mobileye?EyeQ3。

到了?Hardware?2.0?时代，特斯拉一下将摄像头加到?8?颗，这个配置也一直延续到了现在。

此外，Mobileye?的芯片被换成了定制版的英伟达?Drive?PX?2，升级到?Hardware?2.5?后，毫米波雷达的供应商从博世换成了大陆，芯片也升级为?Drive?PX?2+，冗余度有了提升。

Hardware?3.0?上，特斯拉的自研芯片?FSD?才是重头戏，其算力相比此前的芯片简直是碾压级的。

举例来说，Hardware?1.0?时每秒只能处理?36?帧图像，而现在则是?2300?帧（Hardware?2.0?和?2.5?都是?110?帧）。

从运算能力?TOPS?这个单位来看，FSD?也将数字拉到了?144，而?Hardware?1.0?仅为?0.256（Hardware?2.0?为?12?TOPS）。

4、Autopilot?的售价

2014?年刚刚发布时，Autopilot?功能解锁费用为?2500?美元，两年后增强版?Autopilot?涨价到?5000?美元。

想要全自动驾驶？不好意思，你还得再支付?3000?美元。

到了?2019?年，Autopilot?功能降到了?3000?美元，但全自动驾驶得花?5000?美元。

现在，特斯拉则选择免费赠送用户基础版的?Autopilot?功能，而全自动驾驶要价?7000?美元（国内价格?56000?元）。

最后来谈谈最新的?Hardware?3.0。

可能大多数人现在都心存疑惑，这套特斯拉史上最强悍的套件真的能带领电动巨头实现「功能完整」的全自动驾驶吗？

首先需要明确的是，这里所谓的「功能完善」并不意味着完全不犯错。即使特斯拉向车主推动了全自动驾驶升级包，车辆依然需要驾驶员的和介入。

不过，它会像前序版本那样，在迭代中不断进步。

在汽车之心看来，特斯拉完善?Autopilot?功能的方案相当聪明——选择向几十万车主借力，而不是烧钱运营车队在路上空跑。

从数据上来看，Autopilot?已经累积了?22?亿英里的道路驾驶经验。到今年年末，这个数字则会进一步暴增至?42?亿英里。

5、今年年底让?100?万辆自动驾驶出租车上路？

就在最近，Musk?信誓旦旦地表示，今年年底前实现?100?万辆自动驾驶出租车上路的目标，只不过这些功能能否启用，取决于监管部门是否批准。

Musk?说这话的背后有哪些底气呢？

首先，是今年?3?月特斯拉宣布了第?100?万辆车下线。

其次，此前?Model?3?上一直没有启用过的座舱摄像头功能也被?Musk?揭秘，这个就是用来监控车内情况，防止有人使用自动驾驶出租车功能时破坏车内的设备。

第三，特斯拉还对自动驾驶软件进行了大更新，以便更好利用?FSD?芯片的算力，早日实现「功能完整」的全自动驾驶。

种种因素加在一起，年底前实现看到?100?万辆能全自动驾驶的特斯拉上路，似乎真的有可能。

但我们别忘了，在自动驾驶上，Musk?有过两次跳票的先例：

2016?年初，Musk?对外表示，2年内特斯拉能够自动驾驶穿越美国东西海岸。2017?年?1?月，Musk?再次画大饼：全自动驾驶功能将在?3?到?6?个月内推出。

结果呢？特斯拉横穿美国的壮举没见到，全自动驾驶功能也没见到。这也难怪有业内人士跳出来说，一年内实现全自动驾驶根本不可能，甚至公开指责?Musk?的行为就是炒作。

但客观地说，2015?年至今，Autopilot?确实发生了巨大的变化，不过真正的质变依然在不久的将来——在城市道路实现自动驾驶将彻底改变现有游戏规则，让特斯拉在竞争中甩开对手好几个身位。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

最高280 TOPS算力，黑芝麻科技发布华山二号，PK特斯拉FSD

随着汽车走进千家万户，大家对汽车也是越来越了解，这个由车身、动力、底盘和电气几大部分组成的大物件，成为大家使用最频繁的出行工具。

而谈起一辆车的好坏，大家也都能说上几句，车身好不好看，动力强不强劲、底盘舒不舒服，而很少有人会说车辆的电气部分，因为在大多数人的判断标准里，电气部分不是衡量一款车优秀的标准。

诚然从1920年代以来，随着电子技术的发展，越来越多的电子产品被应用到汽车上。比如越来越多的灯具被应用到了汽车上，就有了照明系统；通过传感器控制器和执行器相互配合就有了ABS系统；随着人们对生活品质要求的提高人们对车内的要求也越来越高，也就形成了一套车载的系统……

判断一辆车的标准，或许想不到车辆的电气部分，但谁也不能忽视它对一辆车的重要性，而指挥这些电气全部是通过电子电气架构来实现。

什么是电子电气架构？简单来讲，电子电气架构就是把汽车里的各类传感器、中央处理器、线束拓扑、电子电气分配系统和软硬件整合在一起，实现整车的配置与功能，以及运算和动力、能量的分配。电子电气架构是伴随汽车功能的增多而演变，目前主流车企已经开始重点布局。

消费需求推动技术发展，传统电子架构遭遇挑战

新兴的消费理念和消费需求带动了新技术、新产业快速成长，或许很难想象，1885年卡尔·佛里特立奇·奔驰研制出世界上第一辆马车式三轮汽车时，还只是一个纯机械产品。

20世纪50年代的汽车也几乎没有电子设备，以1957年的雪佛兰Bel?Air为例，其内部结构十分简约，仅仅包括较为独立的少数系统如照明管理系统、电子仪表盘系统等。而如今汽车已经变成了可以和乘客对话，并且可以代替车主实现部分自动驾驶的智能生活化座舱。

当然这还远远不够，当下汽车“新四化“正引领汽车行业发生重要变革，用户体验系统、系统、互动系统和主动安全功能等都在不断完善提升，汽车功能会越来越多样、复杂，汽车搭载的电子模块、电气设备依然会以前所未有的速度增长。

而传统的电子电气架构用增加ECU的方式添加新功能，这样会导致线束越来越多，不仅增加了汽车负荷带来了复杂的优化布局问题，也不具备可持续性，传统的汽车电子电气架构很难继续支持算力、车载电子设备以及汽车功能的持续增加。

汽车电气架构演变过程

为减少线束数量、通过多个LAN进行大量数据的高速传输，德国电气商博世公司于1986?年开发出面向汽车的CAN（Controller?Area?Network）总线通信协议。此后，CAN通过ISO11898及ISO11519进行了标准化，逐步成为欧洲汽车网络的标准通信协议。1991年发布的梅赛德斯-奔驰W140是世界上第一台装载CAN总线的汽车。

高速CAN总线结构

而后德尔福提出了电子电气架构（EEA）的概念，通过融合了多个较为独立的电子控制系统，通过整体的一站式设计来达到各个功能元件设备以及线束的最优化布局，在保证汽车动力总成、驱动、等系统正常运行的同时提高系统效率。

这里可以简单举个例子，特斯拉Model?3全车的线缆总长度达到了1.5km，而后在Model?Y身上就变成了100m。这样做的优势可想而知，更低的故障率、更轻的质量以及更低的成本，这些都是因为电子电气架构进化带来的提升。

特斯拉布线架构俯视图

各大车企全面布局，集成、开放、云更新成重点

为适应行业的发展和满足消费者的需求，各大车企都在加快电子电气架构布局，而且集成式EEA、开放系统架构（AUTOSAR）、FOTA?云更新成为重点发展方向，致力于实现每一款汽车产品都是由一个智能化的、可演化的电子电气架构打造而来。

各车企电子电气架构发展进度

大众、宝马、奔驰和沃尔沃等欧洲车企，基于新的车载高性能计算平台（HPC）的汽车电子电气架构开发工作。

比如大众简化汽车电子电气架构，减少电子控制单元数量，将来自?200?多个供应商的?70?个控制单元组合到三台中央车载计算机中，由中央计算机负责、安全、电池管理、车身控制等多项功能，进一步实现功能的集成。

大众的软件部门Car.?Software

而且为了保证在汽车创新方面的领先地位、缩短半导体开发周期，大众与全球领先的半导体供应商英飞凌合作开启了战略半导体，为未来的大众汽车提供成熟先进的技术解决方案，加速汽车的电动化、自动化趋势。

通用汽车也推出了新一代电子电气架构Global?B，旨在处理随着汽车变得更智能而带来的大量必不可少的数据负载。

通用的新一代电子电气架构将为下一代汽车产品开发中的电气化、主动安全、车载、智能互联以及Super?Cruise技术升级提供系统支持。其每小时能够处理多达4.5?TB数据，比目前通用汽车电子架构的运算能力增长5倍，大约相当于500部**，与此同时支持OTA升级。该架构已经率先搭载于2020款凯迪拉克CT5。

凯迪拉克电子电气架构

当然自主品牌也没有闲着，作为自主品牌的领导者，吉利在今年成都车展宣布开启“科技吉利4.0时代”，发布CMA超级母体。通过集中式的分布结构，CMA超级母体的电子电气架构能够向上兼容快速迭代的汽车电子产品，将传统燃油、混合动力和纯电动力与架构一同开发，保障车辆一贯驾驶性能，满足未来15年汽车的进化。

CMA超级母体电子电气架构

而且CMA超级母体在关键的总线数据方面，用的FlesxPay总线传输速率是传统汽车CAN总线的20倍，确保CMA超级母体孕育的产品领先一步进入5G时代。

当然提到电子电气架构，必须要提的就是特斯拉。与传统车企最大的不同，特斯拉的电气架构具备安全、OTA便捷更新、线束数量少的多重优势，自研的FSD芯片以低成本实现了冗余架构且搭载了两块神经网络加速器，性能卓越。

特斯拉FSD芯片结构

尤其是OTA云更新，特斯拉可以像智能手机一样进行系统升级（OTA），而传统车企的OTA只局限于车载信息系统中地图等功能，却无法像特斯拉一样对车内温度、制动、充电等涉及车辆零部件的功能进行远程控制或升级。

写在最后：

毫无疑问，随着“新四化”的持续推进，汽车电气部分将会越来越重要，而这需要更先进的电子电气架构。尤其是5G技术的引入，自动驾驶要求更高的算力和更多传感器件，汽车内部的快速电子化，这些都将加快电子电气架构进化。相信未来必然会有更多整车厂像推出他们的整车平台一样，来热衷推出他们不断更新的整车电子电气架构。（来源于网络，侵权请联系编辑删除）

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

特斯拉的FSD不依赖高精度地图，代码全部重写后表现够出色吗？

芯片作为智能汽车的核心「大脑」，成为诸多车企、Tier 1、自动驾驶企业重点布局的领域。

围绕着自动驾驶最为关键的计算单元，国内诞生了诸多自动驾驶芯片创新公司，在该领域的绝大部分市场份额依然被国外厂商控制的当下，他们正在争取成为「国产自动驾驶芯片之光」。

成立于 2016 年的黑芝麻智能科技便是这一名号的有力争夺者。

继 2019 年 8 月底发布旗下首款车规级自动驾驶芯片华山一号（HS-1）A500 后，黑芝麻又在这个 6 月推出了相较于前代在性能上实现跃迁的全新系列产品——华山二号（HS-2），两个系列产品的推出相隔仅 300 余天，整体研发效率可见一斑。

1、国产算力最高自动驾驶芯片的自我修养

华山二号系列自动驾驶芯片目前有两个型号的产品，包括：

应用于?L3/L4?级自动驾驶的华山二号 A1000?；针对?ADAS/L2.5?自动驾驶的华山二号 A1000L。

简单理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 则在性能上进行了裁剪。

这样的产品型号设置也让华山二号系列芯片能在不同的自动驾驶应用场景中进行集成。

相较于 A500 芯片，A1000?在算力上提升了近?8 倍，达到了?40 - 70TOPS，相应的功耗为?8W，能效比超过?6TOPS/W，这个数据指标目前在全球处于领先地位。

华山二号 A1000 之所以能有如此出色的能效表现，很大程度是因为这块芯片是基于黑芝麻自研的多层异构性的?TOA 架构打造的。

这个架构将黑芝麻核心的图像传感技术、图像压缩编码技术、计算机视觉处理技术以及深度学习技术有机地结合在了一起。

此外，这款芯片中内置的黑芝麻自研的高性能图像处理核心?NeuralIQ ISP?以及神经网络加速引擎?DynamAI DL?也为其能效跃升提供了诸多助力。

需要注意的是，这里的算力数值之所以是浮动的，是因为计算方式的不同。

如果只计算 A1000 的卷积阵列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上芯片上的 CPU 和 GPU 的算力，其总算力将达到?70TOPS。

在其他参数和特性方面，A1000 内置了 8 颗 CPU 核心，包含 DSP 数字信号处理和硬件加速器，支持市面上主流的自动驾驶传感器接入，包括激光雷达、毫米波雷达、4K 摄像头、GPS 等等。

另外，为了满足车路协同、车云协同的要求，这款芯片不仅集成了 PCIE 高速接口，还有车规级千兆以太网接口。

A1000 从设计开始就朝着车规级的目标迈进，它符合芯片 AEC-Q100 可靠性和耐久性 Grade 2 标准，芯片整体达到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 级别，芯片内部还有满足 ASIL-D 级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为?ASIL-D。

从这些特性来看，A1000 是一款非常标准的车规级芯片，完全可以满足在车载终端各种环境的使用要求。

A1000 芯片已于今年 4 月完成流片，用的是台积电的 16nm FinFET 制程工艺。

今年 6 月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。

据悉，搭载这款芯片的首款车型将在?2021 年底量产。

随着 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自动驾驶芯片产品路线图也更加清晰。

在华山二号之后，这家公司在 2021 年的某个时点推出华山三号，主要面向的是 L4/L5 级自动驾驶平台，芯片算力将超越 200TOPS，同时会用更先进的 7nm 制程工艺。

华山三号的?200TOPS?算力，将追平英伟达 Orin 芯片的算力。

去年 8 月和华山一号 A500 芯片一同发布的，还有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自动驾驶计算平台。

这个平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 芯片的基础上，有了更强的可扩展性，也有了更广泛的应用场景。

针对低级别的 ADAS 场景，客户可以基于 HS-2 A1000L 芯片搭建一个算力为 16TOPS、功耗为 5W 的计算平台。

而针对高级别的 L4 自动驾驶，客户可以将 4 块 HS-2 A1000 芯片并联起来，实现高达 280TOPS 算力的计算平台。

当然，根据不同客户需求，这些芯片的组合方式是可变换的。

与其他大多数自动驾驶芯片厂商一样，黑芝麻也在可扩展、灵活变换的计算平台层面投入了更多研发精力，为的是更大程度上去满足客户对计算平台的需求。

反过来，这样的做法也让黑芝麻这样的芯片厂商有了接触更多潜在客户的机会。

根据黑芝麻智能科技的规划，今年 7 月将向客户提供基于 A1000 的核心开发板。

到今年 9 月，他们还将推出应用于 L3 自动驾驶的域控制器（DCU），其中集成了两颗 A1000 芯片，算力可达 140TOPS。

2、黑芝麻自动驾驶芯片产品「圣经」

借着华山二号系列芯片的发布，黑芝麻智能科技创始人兼 CEO 单记章也阐述了公司 2020 年的「AI 三次方」产品发展战略，具体包括「看得懂、看得清和看得远」。

这一战略是基于目前市面上对自动驾驶域控制器和计算平台的诸多要求提出的，这些要求包括安全性、可靠性、易用性、开放性、可升级以及延续性等。

其中，看得懂直接指向的是?AI 技术能力，要求黑芝麻的芯片产品能够理解外界所有的信息，可以进行判断和决策。

而看得懂的基础是看得清，这指的是黑芝麻芯片产品的图像处理能力，需要具备准确接收外界信息的能力。

这里尤其以摄像头传感器为代表，其信息量最大、数据量也最多，当然传感器融合也不可或缺。

看得远则指的是车辆不仅要感知周边环境，还要了解更大范围的环境信息，这就涉及到了车路协同、车云协同这样的互联技术，所以我们看到黑芝麻的芯片产品非常注重对互联技术的支持。

作为一家自动驾驶芯片研发商，这一战略将成为黑芝麻后续芯片产品研发的「圣经」。

3、定位 Tier 2，绑定 Tier 1，服务 OEM

现阶段，发展智能汽车已经成为了国家意志，在政策如此支持的情况下，智能汽车的市场爆发期指日可待。

根据艾瑞咨询的报告数据显示，到 2025 年全球将会有 6662 万辆智能汽车的存量，中国市场的智能汽车保守预计在 1600 万辆左右。

如此规模庞大的智能汽车增量市场，将为那些打造智能汽车「大脑」的芯片供应商培育出无限的产品落地机会。

作为其中一员，黑芝麻智能科技也将融入到这股潮流之中，很有机会成长为潮流的引领者。

作为一家自动驾驶芯片研发商，黑芝麻智能科技将自己定位为?Tier 2，未来将绑定 Tier 1 合作伙伴，进而为车企提品和服务。

当然，黑芝麻不仅能提供车载芯片，未来还将为客户提供自动驾驶传感器和算法的解决方案，还有工具链、操作平台等产品。

凭借着此前发布的华山一号 A500 芯片，黑芝麻智能科技已经与中国一汽和中科创达两家达成了深入的合作伙伴关系，将在自动驾驶芯片、视觉感知算法等领域展开了诸多项目合作。

另外，全球顶级供应商博世也与黑芝麻建立起了战略合作关系。

目前，黑芝麻的华山一号 A500 芯片已经开启了量产，其与国内头部车企关于 L2+ 和 L3 级别自动驾驶的项目也正在展开。

如此快速的落地进程，未来可期。

有意思的是，黑芝麻此番发布华山二号系列芯片，包括中国一汽集团的副总经理王国强、上汽集团总工程师祖似杰、蔚来汽车 CEO 李斌以及博世中国区总裁陈玉东在内的多位行业大佬都为其云站台。

这背后意味着什么？给我们留下了很大的想象空间。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

特斯拉偷偷减配，不只中国有，加拿大用户也中招了

底层架构被完全推倒与重建，代码全部重写的FSD究竟会有怎样的颠覆表现？10月20日，这个马斯克口中的完全自动驾驶系统终于通过OTA推送给了一小部分用户，被特斯拉酝酿了4年之久的"核武器"也终于初现原型。

目前最新的FSD还是Beta测试版本，并没有大规模推送，只在北美地区OTA推送给了部分“资深且谨慎的驾驶员”，在经过了一个多星期之后，在***上已经有不少车主上传了自己使用FSD?Beta的测试。马斯克此前宣称FSD?Beta版本将能够实现在无网络连接、无该地区地图数据、无高精地图的前提下实现自动驾驶。通过这些，我们可以先来看看FSD?Beta在实际道路上的表现究竟如何。

根据FSD?Beta的更新描述，车辆可以实现自动变道上下高速，并自动选择导航上的匝道下高速，同时还可以主动避让路上的人和车以及障碍物。在市区道路，车辆能够自主向右向左转向，不过在经过路口或盲区较大的区域时需要驾驶员格外留意。

1、几乎可以在任意地方激活

了解Autopilot系统的朋友都知道，Autopilot的激活条件之一是前置摄像头必须可以持续可靠地观测到地面车道线。但是在FSD?Beta版本里，这个限制似乎消失了，FSD?Beta不管在任何地方都可以激活运作。在小编看来，这是一个相当大的技术进步，这意味着在没有车道线的开放路段或者开阔地上，Tesla?FSD也可以开始接管车辆；这也意味着Tesla的车身传感器在任何条件下都可以不依赖道路本身的条件，单靠自己的能力就可以快速识别出可行驶的区域。

在这段中，车主在停车状态下设置好导航之后，在无车道线的停车场内就开启了FSD，虽然在00:34左右FSD被取消了（车主表示是他主动取消的，因为感觉距离那辆高尔夫球车有点近，但其实纯靠FSD自己也没问题）。直到驶出停车场，FSD的表现都非常稳健。

尤其是在00:54左右，驶过垃圾站之后，为躲避凸出来的人行道，方向盘自动向左打回避的那一下，非常像在驾驶。

2、未开启导航、无车道线自动行驶

即使没有设定导航，直接在无车道线、道路两旁无高低落差的乡间小道上行驶，FSD?Beta也发挥稳定。

搭载了FSD?Beta的Model?3准确识别出了道路两侧不可行驶的非铺装路面、路旁停着的车、垃圾桶等等，还自动行驶在了车道的右侧。不过在这种情况下，转弯就需要人工操作了，不然车辆就会自动选择弯道路径最短的道路前进（简单来说就是能直行就直行，不能直行就右拐）。

3、分车道识别红绿灯、STOP标识、市区自动变换车道

车辆在行驶时，地面所有白色车道线、黄线、无法驶入的红线人行道和紫色的绿化带区域均能够被有效识别，甚至包括了对向的车道。全程车辆在弯道内行驶时，方向盘都是缓慢平顺的转动，将车辆一直维持在车道线居中位置，像个老司机。

在02:04，遇到前方有慢车时，FSD?Beta为保持设定的车速不变，直接自动向右变了一道。并且在随后的路口右转弯中实现了提前自动打转向灯、停车等待，直到垂直方向无车、安全之后再自动完成了右转，整套动作可谓行云流水、一气呵成。

4、自动驶过复杂的环岛

环岛路口的情况则更加复杂，尤其是如下图那样双车道的环岛，如果想要完全不违规，不仅需要在驶入环岛前就精确的选择好车道，且在环岛内部行驶还需要多次变道（路过的出口越多需要变道的数量就越多），但FSD?Beta应对起来仍然也算是比较出色。

中，车辆顺利的通过了两个出口，也精确的在虚线区域进行变道，最后按照设定的导航路径，基本没有犹豫的从第三出口驶出。

另外，FSD?Beta还可以自动躲避路边的行人、自行车、摩托车等，在超越是不仅留出了足够大的安全距离，甚至可以像开车一样短暂压线，等完全超越之后再迅速并回原本车道。

在Twitter上，马斯克已经不止一次表示过，Waymo技术流派所代表的那种严重依赖传感器的性能和种类、以及大量先验信息（高精地图和V2X都可以归结为先验信息）的自动驾驶解决方案太过于针对明确且具体的路况，一旦去到高精地图没有覆盖的区域或因施工、事故导致的道路调整就没用了，从而就失去“自动驾驶”的意义了。

特斯拉的FSD不会过度依靠雷达，也不会使用高精地图，而是把摄像头的视觉系统作为核心，做到最大限度的模仿人类司机。特斯拉这次针对FSD的重写最主要的就是从2.5D识别提升到了4D识别，也就是利用单目摄像头做到了景深识别。再通过车身周围的?8?个摄像头构成一张影像，并结合车身雷达获得的信息用作综合分析，而不是以往的每个摄像头独立工作独立分析。

不使用高精地图不代表完全不使用地图，毕竟基本的导航功能还是要有的，而特斯拉的逻辑是仅利用地图获取基本的道路信息，比如前方有几个路口、是否有环岛等，并提前预加载到FSD系统内。而具体到可行驶的区域大小、车道线的形状、红绿灯的停止线等细节则完全依靠视觉系统直接运算处理。

另外，特斯拉还将每辆车行驶时产生的大量轨迹数据上传，在自家的Dojo超级计算机中通过不断的筛选、清洗、标注，从而让FSD算法能力不断升级进化。

上传的数据量有多可怕？一位Twitter用户@Brandonee916表示，在收到2020.40.8.10系统的短短两天内，他的Model?3就上传了21.09GB的数据。

而凭借超级计算机高达1EOPS的超强算力，原本在北美当地时间10月22号才更新的2020.40.8.10系统，仅仅两天之后，更新的2020.40.8.11就来了。据马斯克称，特斯拉每5到10天就进行一次更新。虽然在目前的众多测试中，也出现过过度转向、在同一个路口的两个“STOP”指示牌前分别停下等bug，但随着上传数据的增加，FSD?Beta将越来越强、越来越准确。也难怪马斯克敢直接宣布在北美将FSD涨价2000美元，并且还有底气的说“以后只会越来越贵”。

在FSD?Beta推送前不久，蔚来汽车的NOP和小鹏汽车的NGP均已完成发布，有不少媒体在高速公路上完成了实际测试，并与特斯拉的NOA进行了同场对比。由于中国版车型用的并非全新的FSD?Beta版本，因此其实际表现确实在某些方面不如搭载了高精地图的另外两位选手，似乎特斯拉想要在自动驾驶上再次领先全球，还是得依靠重写过后的FSD。

但参考目前最新FSD?Beta的工作原理以及马斯克此前曾表示的“特斯拉将会拥有自己的GPS测绘数据”，笔者个人认为未来FSD在中国大陆可能会面临非常大的阻力。若坚持不用高精地图的话，阻力之一就是特斯拉在国内的地图和道路测绘资质，第二就是收集各种数据之后的流向问题了，以目前中美关系来看……

不过也不用完全绝望，特斯拉不可能会放弃中国这个如此重要的市场，而软件作为车企的下一代的竞争力，特斯拉也不会就这样将领先的优势拱手让人。经过协商，我相信最终还是可以顺利引进的。毕竟另一家美国巨头公司已经有了前车之鉴（iCloud也可以由云上贵州负责运营），特斯拉的数据也可以在中国境内由中国公司监管运营的嘛，不过到时候FSD的价格说不定会接近10万人民币了，但这也一定是基于车辆本身价格进一步降低的前提了。

其实对于消费者本身来说，无论是依靠高精地图还是视觉系统，这都只是解决方案本身的差异，最终实现的结果并不会有太多的改变。正所谓不管是黑猫还是白猫，只要能抓住老鼠就是好猫。相信凭借中国高精地图和依托强大5G网络的V2X技术，中国车企同样也能够实现真正的L5级完全自动驾驶。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

车东西3月27日消息，据外媒insideevs报道，日前，一位加拿大的特斯拉Model?3用户Gary?Pandher表示，他订购了一辆配备有HW3.0（HW是hardware硬件的缩写，是特斯拉自动驾驶计算机的名称，3.0是版本号）的Model?3，但是他最近发现自己的车上配备的是HW?2.5而不是HW?3.0。

他在购买车辆的时候特地选择了配备了HW?3.0的版本，此前他也一直以为自己车上配备的是HW?3.0，直到最近，他的朋友也购买了一辆HW?3.0的版本的车辆，但汽车在完成最新的升级之后，他发现自己的车辆功能并没有朋友的多。

▲外媒报道截图

HW?2.5使用的是有英伟达定制的Drive?PX2?计算平台，而HW?3.0使用的是特斯拉自己为FSD芯片打造的新的计算平台，HW?3.0的图像处理速度是HW?2.5的21倍，计算能力提升了大约7倍，但能耗只有HW?2.5的1.25倍，HW?2.5的峰值功率为57W，而HW?3.0为72W。

HW?3.0的性能更为强大，也正因为如此，特斯拉可以根据HW?3.0来开发更多自动驾驶功能，甚至特斯拉所宣称的全自动驾驶功能需要借助HW?3.0才能够实现。

此前，特斯拉在中国已经发生过简配的了，本月初，有国内用户发现，自己所购买的特斯拉Model?3的随车环保信息清单上写的是HW?3.0，但交车时却被偷换成了HW?2.5，随后该用户在微博上曝出了这件事，之后多个用户陆续都在爆料特斯拉的简配。

这件事也惊动了工信部，工信部对特斯拉就简配进行了约谈，之后特斯拉方面承认了错误，并承诺将免费为用户更换HW?3.0。

特斯拉当时表示中国简配是因为受到疫情影响，零部件不够，才用了HW?2.5。但是去年9月没有疫情，并且承诺在加拿大4月之后交付的车辆会配备HW?3.0，却依然使用了HW?2.5。

这也是用户气愤的原因，中国用户的配置单上明明写的是HW?3.0，加拿大也说一定时期后配备HW?3.0，但交付的时候偷偷换成HW?2.5，特斯拉此举着实不太厚道。

一、特斯拉简配门继续发展?加拿大地区已出现3例

Gary?Pandher是一位加拿大的特斯拉Model?3的车主，他在去年9月24日在安大略省订购了一辆特斯拉Model?3，并且在9月30日提取了车辆。

他表示自己在选择在9月份购买这款车的原因之一就是他不想购买配备HW?2.5的汽车，最初他选择了四驱长续航版本的车辆，几天后，他又改成了标准续航升级版本的车辆。

在购买车辆时，他曾特别向他的购车顾问询问车辆配备的是HW?2.5还是HW?3.0，顾问通过邮件向他确认车辆将会配备HW?3.0。

▲外媒报道截图

此后，Gary?Pandher一直坚信自己的车辆上用的是HW?3.0，直到最近事情发生了转机。

Gary?Pandher帮助他的朋友也购买了一辆配备了HW?3.0的特斯拉汽车，最近，他们都对车辆的软件系统进行了更新，但是更新之后他发现朋友的特斯拉汽车所拥有的功能比自己多。

之后，Gary?Pandher意识到，自己的车辆配备的应该是HW?2.5而不是HW?3.0，但是他在购买汽车的时候，特斯拉方面并没有告知他他将会得到配备HW?2.5的汽车。

Gary?Pandher希望特斯拉能够为他的车辆更换最新的HW?3.0，但他不知道如何与特斯拉联系。因此，Gary?Pandher向外媒insideevs爆料了这件事，insideevs向特斯拉公司做了求证，但目前特斯拉还没有回复。

但这并不是首起在加拿生的特斯拉简配，在本月初的时候，就有两名加拿大的特斯拉用户匿名向外媒爆料称特斯拉并没有向他们提供最新的HW?3.0，而是仍然装配了HW?2.5。

▲此前已经有用户反映简配问题

这两名用户的特斯拉汽车都是在2019年9月之后交付的，按照特斯拉此前发布的声明，他们将会为2019年4月之后生产的汽车免费配备HW?3.0。

不过这两名车主经过跟特斯拉不停的沟通，都已经升级了HW?3.0。

值得一提的是，特斯拉的简配并不只是在加拿生了，特斯拉自动驾驶硬件简配的最开始是在国内爆发的。

本月初，国内一名特斯拉Model?3的用户发现自己的随车环保信息清单上的整车控制器型号与车辆实际装载的硬件型号不匹配，清单标注的整车控制器型号为HW?3.0（代码为1462554），但车辆实际搭载的硬件型号却是HW?2.5（代码为1483112）。

▲国内车主放出的对比图

于是，他就将这一问题发到了微博上，之后陆续有特斯拉国产Model?3的车主在微博、论坛等社交媒体上称，自己购买的国产Model?3出现简配情况。

持续增加的投诉引起了工信部的重视，3月10日，工信部针对特斯拉Model?3车型部分车辆违规装配HW?2.5问题约谈了特斯拉（上海）有限公司。

之后，特斯拉方面承认了错误，表示由于疫情的影响，零部件不够，才用了HW?2.5，并宣布将会陆续免费为客户更换最新的HW?3.0。

二、HW?3.0图像处理速度、计算能力都优于HW?2.5

那么，闹的沸沸扬扬的特斯拉简配的主角HW?2.5和HW?3.0之间到底有什么区别呢？

HW?2.5使用的是由英伟达定制的Drive?PX2?计算平台，而HW?3.0使用的是特斯拉自己为FSD芯片打造的新的计算平台，HW?3.0的图像处理速度是HW?2.5的21倍，计算能力提升了大约7倍，但能耗只有HW?2.5的1.25倍，HW?2.5的峰值功率为57W，而HW?3.0为72W。

▲特斯拉FSD芯片

HW?3.0中最核心的部件就是特斯拉自研的FSD芯片，FSD是一款FPGA芯片，用三星14nm?FinFET工艺制造，核心面积260平方毫米，集成了60亿个晶体管和2.5亿个逻辑门、32MB?SRAM缓存、96×96乘加阵列。

每颗芯片内部有多达12个ARM?A72?CPU核心，主频2.2GHz，此外还有专门独立的安全模块，只运行加密的特斯拉软件。

而HW?3.0中则拥有两个完整的FSD芯片，即使一套系统失灵了，另一套系统依旧可以工作。所有的信息均会同时发送到两颗芯片中，它们各自处理并决策，然后进行比较，达成一致后由主系统取下一步行动，系统SoC再进行验证。

可以说，特斯拉能够放出豪言将会推出完全自动驾驶汽车的底气就来自于HW?3.0。

需要说明的是，用户选装了特斯拉的FSD完全自动驾驶功能，才会用得上HW?3.0（选装FSD肯定安装的是HW3.0），对于没有选装的用户来言，HW?2.5不影响任何使用体验。

不过问题的核心是，特斯拉毕竟此前向用户承诺交付HW3.0硬件，甚至给提交的环保清单上也是HW3.0版本，然后在加拿大和中国偷偷给用户简配，着实不是这个电动车老大该有的作风。

结语：特斯拉的“小聪明”正在伤害自己

特斯拉可谓是2019年最成功的电动汽车公司了，电动汽车销量领跑其他车企，累计销量也在去年成为了全球第一，从各方面来看都是目前最好的电动车公司。

但今年以来，特斯拉在中国的简配让其品牌受到了不小的冲击，先是车主联名投诉，然后特斯拉还被工信部约谈，甚至还有可能会登上315晚会（因为疫情原因，315晚会延迟）。

现在加拿大地区也出现了同样的问题，特斯拉的“小聪明”正在严重的伤害自己的品牌力，现在正值疫情期间，不断爆出的负面消息将会使特斯拉的处境更加艰难。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。